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MATLABユーザーコミュニティー用于调试可变步长解算器性能的最有用命令
今天，我想和大家分享一个技巧，我经常使用它来确定一个可变步长的模拟是否能以应有的速度运行。
可视化模型所采取的步骤
首先，保存模拟时间数据。这可以从数据导入/外港窗格模型配置的一部分。
一旦模拟完成，绘制时间数据的导数。这可以通过下面的行来完成:
符号学（tout（1:end-1），diff（tout））
我喜欢用对数标度表示y轴，因为所采取的时间步长可以在一个非常大的范围内变化。
现在让我们看几个例子，展示我们可以从这个图中提取什么样的信息。
公差超过
将此技术应用于示例演示时vdp.mdl，我们得到下图：
利用这个图，我们可以确定两个主要方面。
首先，我们可以看到，大多数时候，求解器所采取的步骤对应于最大步长在模型配置中指定。这意味着您可以增加“解算器最大步长”，并允许解算器执行更大的步长，从而减少完成模拟所需的总步长。
其次，我们看到在某些时刻，时间步长平滑地减小。这意味着解算器将采取尽可能大的步骤来遵守指定宽容．
为了确认上述，让我们改变求解器的最大步长，看看它如何影响步长:
在本例中，效果非常小。但是我们可以看到，如果我们增加最大步长，模拟会采取更大的步长。
请注意，我建议在增加解算器最大步长或公差时要谨慎。花点时间做一个收敛性研究，以确保结果仍然提供您需要的准确性。
过零
使用此技术可以识别的另一个重要模式是零交叉对模拟的影响。
让我们看一个简单的模型，由一个连接到饱和块的正弦波组成。
在本例中，饱和度块每次进入或退出饱和度时都会生成一个过零事件。正如我们所看到的，这迫使Simulink求解器采取非常小的步骤金宝app来准确地捕获该事件。
过零机构通过小步进提供准确度。知道这是解算器的行为后，您就可以判断块是否需要过零。
结论
如果您的模型运行速度比您预期的慢，此技术可以帮助您确定是否是因为它所需的步骤比需要的步骤要小。
在我的调试工具箱中，这是我在调查模拟性能时首先尝试的事情之一。
现在轮到你了
您是否有任何技巧可以分享，以帮助确定可变步长模拟是否尽可能快地运行？请留下一张便条来分享评论这里．
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